반복적 자기 수정 루프
테스트를 실행하고 실패를 분석한 뒤 모델에 수정을 요청합니다 — 모든 현대적 코드 에이전트의 내부 루프입니다.
반복적 자기 수정 루프은(는) CoddyKit의 무료 AI Agents 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 AI Agents 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. AI Agents 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.
자기 교정이 필요한 이유
첫 번째 시도는 자주 실패합니다. 코드 에이전트를 정의하는 특성은 다음을 수행하는 능력입니다.
- 코드를 실행합니다
- 오류를 읽습니다
- 코드를 수정합니다
- 반복합니다
이 내부 반복 과정이 실제 코딩 에이전트와 텍스트 자동 완성 시연을 구분합니다.
The Loop
def code_until_pass(task, max_iters=10):
write_initial_code(task)
for i in range(max_iters):
result = run_tests()
if result.passed:
return 'success'
fix_prompt = f'Tests failed:\n{result.stderr}\nRead the code, identify the bug, and fix it with edit_file.'
agent.run(fix_prompt)
return 'gave up'유용한 피드백 제공
일반적인 "test 실패"라는 메시지는 조치로 이어지지 않습니다. 전체 오류 출력, 스택 추적, 예상값과 실제값을 전달하십시오.
fix_prompt = f'''
The tests failed with this output:
FAILED tests/test_utils.py::test_add
AssertionError: expected 4, got 5
at line 42
Fix the code by editing the file.
'''다시 수정하기 전에 다시 읽기
모델은 잊어버립니다. 각 반복마다 파일의 current 상태를 다시 읽도록 강제하십시오.
fix_prompt = 'First, read_file the failing module. Then edit it.'반복 실패 감지
동일한 오류와 함께 같은 test가 3회 연속 반복해서 실패하면 에이전트가 막힌 것입니다. 재계획하거나 에스컬레이션하십시오.
if same_error_count >= 3:
return 'stuck — replanning needed'Replan When Stuck
replan_prompt = f'''
The current approach is not working. The repeated error is:
{error}
Describe ONE alternative approach to solving the task.
'''더 강력한 모델로 전환
저렴한 모델이 막히면 더 강력한 모델로 동일한 SAME 수정 프롬프트를 다시 시도하십시오.
if iter > 3 and using_cheap_model:
switch_to_big_model()
# often unblocks 50% of stuck cases각 편집 후 검증
여러 편집을 한꺼번에 처리한 다음 검증하지 마십시오. 실패 원인을 파악하기가 너무 어렵습니다. 한 가지를 편집하고 검증한 다음, 다음 항목을 편집하십시오.
컨텍스트에 test 출력 포함
최근 test 출력을 에이전트의 컨텍스트에 유지하십시오. 이것이 없으면 에이전트는 방금 무엇을 했는지 알 수 없습니다.
messages.append({'role': 'tool', 'content': f'After your edit, tests now: {test_summary}'})무한 "수정" 반복 피하기
반복 횟수에 상한을 두십시오. 최대 반복 횟수에 도달해도 작업이 완료되지 않으면 사람에게 에스컬레이션하십시오.
if iter == MAX_ITERS - 1:
notify_human(task, current_state, error_history)
break자기 교정 지표 추적
- 성공까지 걸린 평균 반복 횟수
- 최대 반복 횟수에서 포기한 작업
- 1회 반복으로 성공한 작업과 5회 반복으로 성공한 작업의 비교
이러한 지표가 프롬프트와 도구 개선을 이끕니다.
test 없이 자기 비평하기
명확한 test 모음이 없는 작업에는 비평 단계를 추가하십시오. 제출하기 전에 에이전트가 자신의 변경 내역을 검토하게 하십시오.
critique_prompt = '''
Review your changes for:
- Off-by-one errors
- Missing error handling
- Breaking other tests
Return FIX LATER or DONE.
'''자기 교정 입력
에이전트의 "수정 반복 과정"에 가장 중요한 단일 입력은 무엇입니까?
복습
run -> 오류 -> 수정 -> 반복. 구체적인 오류를 전달하십시오. 다시 수정하기 전에 다시 읽으십시오. 정체를 감지하십시오. 막히면 더 강력한 모델이나 사람에게 에스컬레이션하십시오.
자주 묻는 질문
“반복적 자기 수정 루프” 강의는 무료인가요?
네 — “반복적 자기 수정 루프” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 AI Agents 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. AI Agents 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“반복적 자기 수정 루프”에서 뭘 배우나요?
테스트를 실행하고 실패를 분석한 뒤 모델에 수정을 요청합니다 — 모든 현대적 코드 에이전트의 내부 루프입니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 AI Agents을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
AI Agents을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 AI Agents은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다.
“반복적 자기 수정 루프” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 AI Agents 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 AI Agents 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.